論文の概要: Machine Reading Comprehension using Case-based Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14815v3
- Date: Tue, 7 Nov 2023 20:49:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-09 19:48:14.456340
- Title: Machine Reading Comprehension using Case-based Reasoning
- Title（参考訳）: ケースベース推論を用いた機械読解
- Authors: Dung Thai, Dhruv Agarwal, Mudit Chaudhary, Wenlong Zhao, Rajarshi Das,
Manzil Zaheer, Jay-Yoon Lee, Hannaneh Hajishirzi, Andrew McCallum
- Abstract要約: 本稿では,機械読解における解答抽出の正確かつ解釈可能な手法を提案する。
本手法は,類似した質問に対する文脈的回答が相互に意味的類似性を共有するという仮説に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.51061570746077
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an accurate and interpretable method for answer extraction in
machine reading comprehension that is reminiscent of case-based reasoning (CBR)
from classical AI. Our method (CBR-MRC) builds upon the hypothesis that
contextualized answers to similar questions share semantic similarities with
each other. Given a test question, CBR-MRC first retrieves a set of similar
cases from a nonparametric memory and then predicts an answer by selecting the
span in the test context that is most similar to the contextualized
representations of answers in the retrieved cases. The semi-parametric nature
of our approach allows it to attribute a prediction to the specific set of
evidence cases, making it a desirable choice for building reliable and
debuggable QA systems. We show that CBR-MRC provides high accuracy comparable
with large reader models and outperforms baselines by 11.5 and 8.4 EM on
NaturalQuestions and NewsQA, respectively. Further, we demonstrate the ability
of CBR-MRC in identifying not just the correct answer tokens but also the span
with the most relevant supporting evidence. Lastly, we observe that contexts
for certain question types show higher lexical diversity than others and find
that CBR-MRC is robust to these variations while performance using
fully-parametric methods drops.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,古典的AIからケースベース推論(CBR)を連想させる機械読解における解答抽出法を提案する。
提案手法(cbr-mrc)は,類似質問に対する文脈的回答が相互に意味的類似性を持つという仮説に基づいている。
テスト質問が与えられた場合、CBR-MRCはまず、非パラメトリックメモリから類似したケースの集合を検索し、次に、検索されたケースの回答の文脈化された表現に最もよく似たテストコンテキストにおけるスパンを選択することで、回答を予測する。
このアプローチの半パラメトリックな性質により、特定のエビデンスケースのセットに予測を関連付けることができ、信頼性とデバッグ可能なQAシステムを構築する上で望ましい選択となる。
我々は,CBR-MRCが大規模リーダモデルに匹敵する精度を示し,NaturalQuestionsとNewsQAでそれぞれ11.5と8.4のEMでベースラインを上回ります。
さらに,CBR-MRCが正解トークンだけでなく,最も関連性の高い証拠も識別できることを示す。
そして,CBR-MRCは,完全パラメトリック手法を用いた性能が低下する一方で,これらの変動に対して頑健であることが確認された。
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